「AI 開発の見積もりは取れた。でも、この数百万円の支出を、資産として計上すべきなのか、それともその期の費用として落としてよいのか——自分の判断で決めてしまうのが、正直こわい」。決算や月次処理で AI 開発費用の仕訳を切る場面に立たされた経理・情報システム部門の担当者から、こうした声をよく聞きます。
不安の正体は明確です。AI 開発は「PoC（概念実証）で検証してみる費用」「本番システムを作り込む費用」「運用後に精度を上げ続ける費用」と、性格の異なる支出がフェーズごとに発生します。ところが「システム開発 費用 勘定科目」で検索しても出てくるのは一般的なシステム開発の解説ばかりで、PoC や学習データの収集・アノテーション費用といった AI 特有の支出をどう扱うかは、ほとんど書かれていません。過去のシステム開発と同じ処理を流用してよいのかも判断がつかず、結果として「税務調査で否認されたらどうしよう」という漠然とした恐怖だけが残ります。
この不安を解消する近道は、AI 開発費用を「フェーズ」という縦軸で切り分けることです。なぜなら会計処理の分かれ目は「将来の収益獲得・費用削減が確実かどうか」にあり、この確実性はフェーズが進むほど高まっていくからです。フェーズごとに勘定科目と資産・費用の判断が変わる仕組みさえ理解すれば、自社の支出がどこに当たるかを当てはめられるようになります。
本記事では、AI 開発費用の勘定科目を PoC・本番開発・保守運用のフェーズ別に整理し、それぞれで資産計上か費用計上かをどう判断するのか、仕訳例や税務調査で否認されやすいポイントまで含めて解説します。読み終えたとき、自社の AI 開発費用について「このフェーズの費用はこの科目・この処理」と仮の整理ができ、顧問税理士・会計士に論点を絞って相談できる状態を目指します。
なお、本記事は会計・税務の一般的な考え方を整理した解説記事です。個別の会計処理は会社の状況や契約内容によって判断が変わるため、最終的な処理は必ず顧問税理士・公認会計士にご確認ください。
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AI開発費用の勘定科目は「フェーズ」で変わる
最初に結論をお伝えします。AI 開発費用は、一律の勘定科目では処理できません。同じ「AI 開発にかかったお金」でも、それが PoC（概念実証）の段階の支出なのか、本番開発の段階の支出なのか、運用開始後の保守・改良の支出なのかによって、使う勘定科目も、資産計上するか費用計上するかも変わります。
つまり、まず手元の請求書・見積書が「どのフェーズの支出か」を見極めることが、正しい会計処理の出発点になります。
フェーズ別 会計処理 早見表
AI 開発の代表的な 3 フェーズと、それぞれの会計処理の原則を一覧にすると、次のようになります。
フェーズ | 内容 | 主な勘定科目 | 資産 or 費用（原則） |
|---|---|---|---|
PoC（概念実証・検証） | 実現可能性や効果を試す段階 | 研究開発費 | 費用計上 |
本番開発 | 実用化が見込め、本格的に作り込む段階 | ソフトウェア仮勘定 → ソフトウェア | 資産計上（完成後に減価償却） |
保守・運用 | 稼働後の維持・小規模な手直し | 修繕費・支払手数料・通信費 等 | 費用計上 |
保守・運用のうち機能追加・大幅改良 | 新たな価値を生む改良 | ソフトウェア（資産計上の対象になり得る） | 資産計上の検討対象 |
この表はあくまで「原則」です。たとえば本番開発でも少額であれば費用処理が選べたり、保守フェーズでも大規模な機能追加であれば資産計上の検討対象になったりと、例外があります。それぞれの詳細は後述の各フェーズの章で掘り下げます。まずは「自社の支出はおおむねどこに当たりそうか」を、この表で当ててみてください。
すべての分岐の根っこにある判断基準
なぜフェーズによって処理が変わるのか。その根っこには、たった一つの判断基準があります。「将来の収益獲得または費用削減が確実といえるか」です。
これはソフトウェアの会計処理を定める実務指針でも、自社利用ソフトウェアを資産計上できる要件として明確に示されています。「将来の収益獲得又は費用削減が確実であると認められる」状況になった時点が、資産計上を始める起点とされています（研究開発費及びソフトウェアの会計処理に関する実務指針（企業会計基準委員会））。
この基準をフェーズに当てはめると、分岐の理由が見えてきます。
- PoC の段階は「そもそもうまくいくか分からない」段階です。将来の収益獲得が不確実なので、資産には乗せず、費用（研究開発費）として処理するのが原則です。
- 本番開発の段階は「実用化のめどが立ち、使えば確実に業務効率が上がる・収益につながる」と判断できる段階です。確実性が認められるため、資産計上が原則になります。
- 保守・運用の段階は、すでに完成した資産を「維持するための支出」が中心です。新たな価値を生むわけではないので費用処理が原則ですが、明らかに価値を高める改良であれば、再び資産計上の検討対象になります。
このように「確実性」という一本の物差しで見ると、フェーズごとの処理の違いがすべて理屈で説明できます。以降の章では、この物差しを使ってフェーズごとの具体的な処理を見ていきます。
前提知識｜AI開発費用に関わる4つの勘定科目
フェーズ別の解説に入る前に、本記事で登場する 4 つの勘定科目を、AI 開発の文脈に絞って整理しておきます。簿記の基礎はあっても「AI 開発のどの支出がどの科目に当たるのか」は経験がないと結びつきにくいため、ここで土台を作っておきます。
研究開発費（費用計上）
研究開発費は、新しい製品・サービス・技術の「研究」や「開発」にかかった費用を指す勘定科目です。会計上、研究開発費は発生した期に費用として処理することが原則とされています。これは、研究開発の成果が将来の収益につながるかどうかが不確実だからです。
AI 開発でいえば、PoC（概念実証）の費用や、本番開発に進む前の検証段階の支出がここに当たります。「うまくいくか試している段階」のお金、とイメージするとよいでしょう。
ソフトウェア仮勘定（資産計上の仮置き）
ソフトウェア仮勘定は、開発中でまだ完成していないソフトウェアにかかった支出を、一時的に仮置きしておくための勘定科目です。建物を建てている途中の支出を「建設仮勘定」に積み上げるのと同じ考え方です。
本番開発で発生する外注費や人件費などを、完成までこのソフトウェア仮勘定に積み上げていき、ソフトウェアが完成・稼働した時点で後述の「ソフトウェア」勘定へ振り替えます。
ソフトウェア＝無形固定資産（完成後・減価償却）
ソフトウェアは、完成して使える状態になった無形固定資産を計上する勘定科目です。形のない資産ですが、建物や機械と同じく「使うほど価値が減っていく」と考え、耐用年数にわたって減価償却していきます。
本番開発した AI システムが完成し、社内で実際に使い始めたら、ソフトウェア仮勘定からこのソフトウェア勘定へ振り替え、そこから償却がスタートします。
修繕費・支払手数料・通信費など（運用フェーズの経費）
稼働後の保守・運用にかかる費用は、その内容に応じて修繕費・支払手数料・通信費などの経費科目で処理します。たとえば軽微な不具合の修正は修繕費、外部ベンダーへの保守委託料は支払手数料、クラウドや API の利用料は通信費や支払手数料として処理する、といった具合です。
これらは「完成した資産を維持・運用するための費用」なので、原則として発生した期の費用になります。
PoCフェーズの会計処理｜原則は研究開発費
ここからフェーズ別の具体的な処理に入ります。まずは PoC（Proof of Concept・概念実証）フェーズです。検索者の方が最も気にされる「PoC で終わったプロジェクトの費用はどうなるのか」も、この章で整理します。
なぜ PoC は研究開発費で処理できるのか
PoC は、AI を本格導入する前に「そもそも実現できるのか」「期待する精度・効果が出るのか」を小規模に検証する段階です。この段階では、本番システムとして使えるものが完成するかどうかも、それが将来の収益につながるかどうかも、まだ確実ではありません。
先ほどお伝えした判断基準「将来の収益獲得・費用削減が確実か」に照らすと、PoC は「不確実な段階」に当たります。したがって、PoC の費用は資産には乗せず、原則として研究開発費として発生した期の費用に計上できます。
この処理は、検証してみた結果うまくいかなかったとしても費用として落とせることを意味します。「投資した分が資産として貸借対照表に残り続けてしまう」という心配がない、という点で、実は処理としては明快です。
PoC が中止になった場合・本番に進む場合の分岐
PoC の結果によって、その後の扱いが分かれます。
- 本番開発に進まずプロジェクトが中止になった場合: PoC で発生した費用はすでに研究開発費として費用計上されているため、追加の処理は基本的に不要です。検証して見送ったコスト、として整理できます。
- 本番開発に進むことが決まった場合: PoC 段階で発生済みの費用は原則として研究開発費のまま費用処理し、本番開発の段階で新たに発生する費用から資産計上の検討対象になる、というのが一般的な考え方です。
注意したいのは、PoC と呼んでいても、実態として「本番への移行がほぼ確定しており、作っているものがそのまま本番で使える」ようなケースです。この場合は名目が PoC でも、実態として将来の収益獲得が確実と判断され、資産計上が求められる可能性があります。「PoC という名前だから費用」ではなく「実態として確実性があるか」で判断される点に留意してください。
AI特有｜検証用の学習データ・アノテーション・API利用料の扱い
AI 開発の PoC では、一般的なシステム開発にはない独特の支出が発生します。これらも基本的には PoC フェーズの研究開発費として整理できますが、内容を押さえておくと税理士への相談がスムーズになります。
- 検証用の学習データ収集・アノテーション費用: AI モデルに学習させるためのデータを集めたり、データに正解ラベルを付けたり（アノテーション）する費用です。PoC 段階で検証目的のために発生したものは、研究開発費に含めて費用処理できると考えられます。
- 検証用の API 利用料: 生成 AI の API を試しに使ってみる、クラウドの AI サービスを検証で使うといった利用料です。検証のための都度の利用料は、研究開発費または支払手数料・通信費などの経費として処理します。
これらの支出は金額がかさみやすいため、「何のために・どのフェーズで発生したか」を請求書や稟議書で記録しておくことが、後の処理判断と税務上の説明の両方で重要になります。
本番開発フェーズの会計処理｜資産計上の判断と仕訳
本番開発フェーズは、AI 開発費用の中で最も金額が大きくなりやすく、かつ「資産に乗せるかどうか」の判断が求められる、いちばんの山場です。原則として、自社利用ソフトウェアとして資産計上（ソフトウェア仮勘定に積み上げ、完成後にソフトウェアへ振替）します。
資産計上が始まるタイミング
資産計上は、本番開発に着手した瞬間から始まるわけではありません。起点は「将来の収益獲得または費用削減が確実であると認められた時点」です。実務指針でも、自社利用ソフトウェアの資産計上の開始時点は、この確実性が認められる状況になった時点であり、社内稟議書や管理台帳などの証憑に基づいて決定されるとされています（研究開発費及びソフトウェアの会計処理に関する実務指針（企業会計基準委員会））。
具体的には、PoC を経て実用化のめどが立ち、「このシステムを作って使えば確実に業務効率化・収益につながる」と社内で意思決定された段階が目安です。逆にいえば、この境界より前（実現可能性を探っている段階）は研究開発費、この境界より後は資産計上、という線引きになります。この境界を稟議書などで記録しておくことが、研究開発費と資産計上の切り分けの根拠になります。
取得価額に含めるもの・含めないもの
資産計上する場合、いくらを資産の取得価額とするかも論点です。本番開発フェーズで発生する以下のような費用は、原則としてソフトウェアの取得価額に算入します。
- 外注費: 開発を委託したベンダーへの支払い
- 自社人件費: 自社のエンジニアが開発に直接かかわった工数分の人件費（開発に直接従事した部分）
- 開発に直接必要なインフラ費: 開発・実装に直接要したクラウド利用料やツール費用など
一方で、開発に直接関係しない間接的な費用や、後述する運用開始後の維持費用は取得価額に含めません。自社人件費の算入は、開発工数を客観的に記録できることが前提になるため、工数管理の仕組みがあるかどうかも実務上のポイントです。
ソフトウェア仮勘定→ソフトウェアへの振替仕訳例
本番開発中の支出はソフトウェア仮勘定に積み上げ、完成・稼働時にソフトウェア勘定へ振り替えます。仕訳のイメージは次のとおりです（金額は説明用の例です）。
開発中、外注費 500 万円を支払ったとき:
（借方）ソフトウェア仮勘定 5,000,000 （貸方）現金預金 5,000,000
開発が完了し、AI システムを使い始めたとき（仮勘定からソフトウェアへ振替）:
（借方）ソフトウェア 5,000,000 （貸方）ソフトウェア仮勘定 5,000,000
この振替が終わった時点から、ソフトウェアとしての減価償却がスタートします（償却の詳細は後述します）。
自社利用か販売目的かで変わる処理
同じ本番開発でも、その AI を「自社で使う」のか「外部に販売・提供する」のかで処理が分かれます。
- 自社利用ソフトウェア: 自社の業務で使う AI システム。多くの社内 AI 活用がこれに当たります。資産計上の判断基準は「将来の費用削減・収益獲得が確実か」です。
- 販売目的のソフトウェア: AI 機能を組み込んだ製品を外部に販売する、SaaS として提供する場合など。こちらは「市場販売目的のソフトウェア」として別の会計ルールが適用され、研究開発が終わった後の制作費を資産計上するなど、自社利用とは扱いが異なります。
自社で AI を導入して業務に使うケースがほとんどだと思いますが、開発した AI を顧客向けサービスとして提供する予定がある場合は、早めに区分を確認しておくことをおすすめします。
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保守・運用フェーズの会計処理｜費用と資産の切り分け
AI システムが稼働を始めた後の費用も、判断に迷いやすいポイントです。とくに AI は「運用しながら精度を上げ続ける」という性質があるため、一般的なシステム開発の保守とは違う論点が出てきます。
原則は費用（保守・運用の経費）
稼働後の保守・運用にかかる費用は、原則としてその期の費用として処理します。これは「完成した資産を維持するための支出」だからです。具体例としては次のようなものがあります。
- 軽微な不具合の修正 → 修繕費
- 外部ベンダーへの保守委託料 → 支払手数料
- 稼働を維持するためのサーバー・クラウド利用料 → 通信費・支払手数料 等
「現状の機能を維持するための支出」は費用、と覚えておくと判断しやすくなります。
機能追加・大幅改良は資産計上の対象になり得る
一方で、運用開始後の支出であっても、単なる維持ではなく「新たな機能を追加する」「システムを大幅に改良して価値を高める」ものは、再び資産計上の検討対象になります。
判断の物差しは、ここでも「将来の収益獲得・費用削減が確実に増えるか」です。明らかに機能・価値を高める改良であれば資産計上、現状維持のための手直しであれば費用、という切り分けになります。境界が曖昧なケースも多いため、改良の内容と目的を記録しておくことが大切です。
AI特有｜再学習・ファインチューニング費用の切り分け
AI ならではの最大の論点が、運用後の「再学習（リトレーニング）」や「ファインチューニング」の費用です。AI は運用データが蓄積されるほど精度を上げられるため、稼働後も継続的にモデルを学習させ直す費用が発生します。これをどう扱うかは、競合記事でもほとんど触れられていない難所です。
考え方の軸は、やはり「維持なのか、新たな価値の付加なのか」です。
- 既存の精度を保つための再学習（時間経過によるモデルの劣化を防ぐ、データの鮮度を保つ程度の再学習）は、維持のための費用として経費処理が馴染みやすいといえます。
- 新たな用途への対応や、明確な性能向上を目的としたファインチューニングは、機能追加・改良に近い性格を持つため、資産計上の検討対象になり得ます。
ただし、この線引きは実態判断の要素が強く、画一的な正解はありません。再学習・ファインチューニングの費用は、目的（維持か向上か）と成果を記録したうえで、顧問税理士・会計士に相談すべき代表的な論点だと考えてください。
クラウド/API型AIの月額利用料の扱い
自社でモデルを開発・保有するのではなく、クラウドサービスや生成 AI の API を月額・従量で利用する形態も増えています。この場合、月々の利用料は資産ではなく、その期の費用（通信費・支払手数料など）として処理するのが基本です。
「自社で資産として保有しているソフトウェア」ではなく「外部サービスを使った対価」なので、資産計上の論点は生じにくく、毎月の経費として処理する、と整理できます。
資産計上したAIの減価償却｜耐用年数と償却方法
本番開発で AI を資産計上した場合、その後は減価償却を通じて費用化していきます。「資産に乗せたあと、何年でどう償却するのか」の見通しを持っておくと、決算後まで含めた整理ができます。
耐用年数（自社利用5年・販売原本/研究開発用3年）
ソフトウェアは無形固定資産として、定められた耐用年数にわたって償却します。国税庁の規定では、ソフトウェアの耐用年数は次のとおりです（No.5461 ソフトウエアの取得価額と耐用年数（国税庁））。
ソフトウェアの区分 | 耐用年数 |
|---|---|
複写して販売するための原本・研究開発用のもの | 3年 |
その他のもの（自社利用ソフトウェアなど） | 5年 |
自社で業務に使う AI システムは「その他のもの」に当たり、原則として 5 年 で償却します。複写販売の原本や研究開発用のソフトウェアは 3 年です。多くの社内 AI 活用は 5 年が目安になる、と押さえておくとよいでしょう。
償却開始のタイミングと定額法
減価償却は、資産を取得した瞬間ではなく「事業の用に供した日（実際に使い始めた日）」から開始します。本番開発した AI であれば、システムが完成し社内で実際に運用を始めた時点が起点です。
ソフトウェアの償却方法は定額法です。取得価額を耐用年数で按分し、毎期一定額を償却していきます。たとえば取得価額 500 万円・耐用年数 5 年であれば、原則として毎年 100 万円ずつ償却するイメージです。
使われなくなったAIモデルの減損
AI 開発特有の注意点として、資産計上したものの「期待した精度が出ず使われなくなった」「事業環境が変わって不要になった」ケースがあります。このように資産から将来の収益が見込めなくなった場合、帳簿価額を回収可能な金額まで切り下げる「減損」の検討が必要になることがあります。
AI は技術の進歩が速く、想定どおりの効果が出ないリスクや、より優れたモデルへ乗り換えるケースも少なくありません。資産計上した AI が使われなくなった場合は、そのまま資産として残し続けるのではなく、減損の要否を専門家に確認してください。
企業会計と税務会計の違い｜AI開発でズレが出る場面
ここまで「会計処理の原則」を見てきましたが、検索者の方が最も恐れているのは「自分の判断が税務調査で否認されること」だと思います。その不安の根っこには、企業会計（決算書を作るためのルール）と税務会計（税金を計算するためのルール）で判断が食い違う場面がある、という事情があります。
判断基準のズレ
両者は「将来の収益獲得・費用削減が確実か不明か」の評価で、スタンスが異なります。
- 企業会計: 確実性が認められる段階に達したら資産計上する、という考え方が基本です。確実とまではいえない段階の支出は研究開発費として費用処理します。
- 税務会計: 取得に要したコストを資産として捉える発想が強く、研究開発費として費用処理が認められるのは、将来の収益獲得などが「明らかに見込まれない」と判断できる場合に限られやすい、という違いがあります。
会計はソフトウェアという資産の計上に「効用（収益獲得・費用削減）の確実性」を基準にする一方、税務はその取得コストの計上を重視するため、両者で処理が異なる場合がある——この差が、AI 開発で具体的なズレとして現れます（研究開発費及びソフトウェアの会計処理に関する実務指針（企業会計基準委員会））。
税務調査で否認されやすいポイント
AI 開発で、とくに指摘を受けやすいのは次のような場面です。
- 「PoC」名目で資産性のある開発費まで費用処理してしまうケース: 実態として本番移行が確実で、作っているものがそのまま使えるのに「PoC だから研究開発費」と費用処理すると、税務上は資産計上すべきだったと否認されるリスクがあります。
- 研究開発費と資産計上の境界の根拠が残っていないケース: 「いつ・どの段階から将来の収益獲得が確実になったのか」を示す稟議書・管理台帳などの証憑がないと、費用処理の妥当性を説明できません。
- 本番開発の取得価額に含めるべき費用を費用処理してしまうケース: 本来は取得価額に算入すべき外注費・人件費を経費で落とすと、資産計上額の過少として指摘される可能性があります。
共通するのは「実態と名目が合っているか」「判断の根拠を証憑で残しているか」です。否認リスクを下げる最大の対策は、フェーズの境界と判断の根拠を記録しておくことに尽きます。
顧問税理士・会計士に相談すべき論点の整理
ここまでの内容を踏まえると、自社で結論を出さず専門家に確認すべき論点は、おおむね次のように絞れます。
- PoC と本番開発の境界をどこに引くか（どの時点から資産計上を始めるか）
- 本番開発の取得価額に、自社人件費やインフラ費をどこまで含めるか
- 運用後の再学習・ファインチューニング費用を、費用と資産のどちらで処理するか
- 自社利用か販売目的かの区分
- 使われなくなった AI 資産の減損の要否
これらの論点を整理したうえで相談すれば、「全部どうすればいいですか」と丸投げするのではなく、「この支出のこの論点について確認したい」と的を絞って質問できます。専門家の判断も早くなり、自社の処理の確度も上がります。
まとめ｜フェーズ別チェックリストで自社の処理を整理する
最後に、本記事の内容をフェーズ別のチェックリストにまとめます。手元の請求書・見積書を、このリストに当てはめて整理してみてください。
PoC（概念実証）フェーズ
- 実現可能性・効果を検証する段階の費用か → 原則「研究開発費」で費用計上
- 検証用の学習データ・アノテーション・API 利用料も研究開発費等で整理したか
- 中止・本番移行の分岐を記録したか（名目ではなく実態で判断）
本番開発フェーズ
- 「将来の収益獲得・費用削減が確実」と判断された時点を稟議書等で記録したか
- 開発中の支出をソフトウェア仮勘定に積み上げているか
- 取得価額に含める外注費・人件費・インフラ費を整理したか
- 完成・稼働時にソフトウェアへ振り替えたか
- 自社利用か販売目的かを区分したか
保守・運用フェーズ
- 維持のための支出（修繕費・支払手数料・通信費等）は費用処理したか
- 機能追加・大幅改良は資産計上の検討対象として切り分けたか
- 再学習・ファインチューニング費用の目的（維持か向上か）を記録したか
減価償却・税務
- 資産計上したものは耐用年数（自社利用は原則 5 年）と償却開始日を確認したか
- 使われなくなった AI 資産の減損の要否を検討したか
- 企業会計と税務会計でズレが出る論点を専門家への相談事項として整理したか
繰り返しになりますが、本記事は一般的な考え方を整理したものであり、最終的な会計処理は会社の状況や契約内容によって変わります。自社の処理を仮で整理できたら、必ず顧問税理士・公認会計士に確認してください。
そして、これから AI 開発を発注する段階であれば、見積もりや契約の内訳を「PoC・本番開発・保守運用」のフェーズごとに分けて整理しておくと、後の会計処理が格段にスムーズになります。発注時点で会計処理を見据えて内訳を切り分けておくこと——これが、決算期に慌てないための、いちばん確実な準備になります。
システム開発の費用を正しく理解するガイドブック――相場・見積チェックリスト・予算策定テンプレート付き
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よくある質問
- PoCと本番開発の境界が曖昧な場合、費用処理と資産計上のどちらで判断すればよいですか？
名目ではなく「そのまま本番で使えるものを作っているか」という実態で判断します。本番への移行がほぼ確定しており、成果物が流用される見込みがある場合は、PoCと名乗っていても資産計上が求められる可能性があるため、早めに顧問税理士に実態を共有してください。
- 「将来の収益獲得が確実」の証拠として、稟議書に何を書いておけばよいですか？
「いつ・なぜ本番移行を意思決定したか」「導入後に見込まれる業務効率化・コスト削減の具体的な根拠」を記載し、承認日付と承認者を残しておくことが重要です。この記録が研究開発費と資産計上の切り分け根拠になります。
- ChatGPT APIなどの生成AI APIの月額・従量課金は、資産計上が必要ですか？
外部APIの利用料は、自社でソフトウェア資産を「保有」しているわけではなく「外部サービスを使った対価」にあたるため、資産計上の論点は生じません。毎月の経費（通信費・支払手数料等）として処理するのが基本です。
- AIモデルの再学習・ファインチューニング費用はどのように判断すればよいですか？
実務上は目的で判断し、「既存精度の維持」目的であれば費用処理、「新機能追加・明確な性能向上」目的であれば資産計上の検討対象とする考え方が一般的です。目的と成果を記録したうえで顧問税理士に確認することを推奨します。
- 資産計上したAIを使わなくなった場合、どのような処理が必要ですか？
帳簿価額と将来得られる価値（回収可能額）を比較し、帳簿価額が上回る場合は減損処理として差額を損失に計上します。単に「使わなくなった」だけでは自動廃棄にはならないため、資産として残り続けることを防ぐためにも早めに専門家へ減損の要否を確認してください。
